CN106919549A

CN106919549A - 业务处理方法和装置

Info

Publication number: CN106919549A
Application number: CN201510993295.1A
Authority: CN
Inventors: 李辉
Original assignee: Alibaba Group Holding Ltd
Current assignee: Advanced New Technologies Co Ltd; Advantageous New Technologies Co Ltd
Priority date: 2015-12-24
Filing date: 2015-12-24
Publication date: 2017-07-04

Abstract

本申请提供一种业务处理方法和装置。所述方法包括：获取第一账号与第二账号交互过程中的文本信息；根据所述文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系；根据所述关联关系处理相关业务。本申请可以根据第一账号与第二账号交互过程中的文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系，整个过程无需用户提交任何信息，智能化程度较高，同时，确定的关联关系覆盖范围较广，能够满足互联网时代各种不同业务的需求。

Description

业务处理方法和装置

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种业务处理方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，越来越多的业务处理可以通过网络实现，比如：贷款业务、借款业务等。相关技术中，很多业务需要借助用户之间的人物关系来实现，比如：推荐贷款业务中的担保人等。

目前，通常采用线下采集的方式获取用户之间的人物关系，比如：在办理信用卡时，让用户填写父母或配偶的相关信息等。然而，这样的实现方式不够智能，会耗费大量的人力以及时间成本，同时，采集到的人物关系较为单一，无法满足互联网时代的需求。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种业务处理方法和装置。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

一种业务处理方法，所述方法包括：

获取第一账号与第二账号交互过程中的文本信息；

根据所述文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系；

根据所述关联关系处理相关业务。

可选的，所述根据所述文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系，包括：

针对每条文本信息，构建所述文本信息的文本关系向量；

根据所有文本信息的文本关系向量，计算所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量；

根据预设的关系约束规则过滤所述账号关系向量中的干扰元素；

根据过滤后的账号关系向量确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

可选的，所述构建所述文本信息的文本关系向量，包括：

对原始文本信息进行归一化处理，得到第一文本信息；

根据同义词算法替换所述第一文本信息中的同义词，得到第二文本信息；

对所述第二文本信息进行分词处理；

基于预设的关系库和分词结果构建所述第二文本信息的文本关系向量作为所述文本信息的文本关系向量；

其中，所述文本关系向量中各元素与所述关系库中各关系类型相对应。

可选的，所述根据预设的关系约束规则过滤所述账号关系向量中的干扰元素，包括：

获取所述第一账号的第一账号信息与所述第二账号的第二账号信息；

根据所述第一账号信息和所述第二账号信息判断所述第一账号与所述第二账号是否命中所述关系约束规则；

如果命中所述关系约束规则，则过滤所述账号关系向量中所述关系约束规则约束的关系类型对应的干扰元素。

可选的，所述根据过滤后的账号关系向量确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系，包括：

确定过滤后的账号关系向量中满足预设条件的目标元素；

将所述目标元素对应的关系类型确定为所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

一种业务处理装置，所述装置包括：

文本获取单元，获取第一账号与第二账号交互过程中的文本信息；

关系确定单元，根据所述文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系；

业务处理单元，根据所述关联关系处理相关业务。

可选的，所述关系确定单元，包括：

向量构建子单元，针对每条文本信息，构建所述文本信息的文本关系向量；

向量计算子单元，根据所有文本信息的文本关系向量，计算所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量；

干扰过滤子单元，根据预设的关系约束规则过滤所述账号关系向量中的干扰元素；

关系确定子单元，根据过滤后的账号关系向量确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

可选的，所述向量构建子单元，对原始文本信息进行归一化处理，得到第一文本信息，根据同义词算法替换所述第一文本信息中的同义词，得到第二文本信息，对所述第二文本信息进行分词处理，基于预设的关系库和分词结果构建所述第二文本信息的文本关系向量作为所述文本信息的文本关系向量，其中，所述文本关系向量中各元素与所述关系库中各关系类型相对应。

可选的，所述干扰过滤子单元，获取所述第一账号的第一账号信息与所述第二账号的第二账号信息，根据所述第一账号信息和所述第二账号信息判断所述第一账号与所述第二账号是否命中所述关系约束规则，当命中所述关系约束规则时，过滤所述账号关系向量中所述关系约束规则约束的关系类型对应的干扰元素。

可选的，所述关系确定子单元，确定过滤后的账号关系向量中满足预设条件的目标元素，将所述目标元素对应的关系类型确定为所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

由以上描述可以看出，本申请可以根据第一账号与第二账号交互过程中的文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系，整个过程无需用户提交任何信息，智能化程度较高，同时，确定的关联关系覆盖范围较广，能够满足互联网时代各种不同业务的需求。

附图说明

图1是本申请一示例性实施例示出的一种业务处理方法流程示意图。

图2是本申请一示例性实施例示出的一种根据文本信息确定第一账号与第二账号之间的关联关系的流程示意图。

图3是本申请一示例性实施例示出的一种构建文本信息的文本关系向量的流程示意图。

图4是本申请一示例性实施例示出的一种用于业务处理装置的一结构示意图。

图5是本申请一示例性实施例示出的一种业务处理装置的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

请参考图1，所述业务处理方法可以应用在服务端中，包括以下步骤：

步骤101，获取第一账号与第二账号交互过程中的文本信息。

在本实施例中，所述第一账号和所述第二账号均为已在服务端注册的用户账号，第一用户可以在其终端设备中基于所述第一账号登录服务端，第二用户也可以在其终端设备中基于所述第二账号登录服务端，所述第一用户和所述第二用户可以通过所述第一账号和所述第二账号进行相关业务交互，比如：聊天、转账、发红包等。

在本实施例中，服务端可以获取所述第一账号与所述第二账号交互过程中的文本信息，所述文本信息可以包括：聊天记录、往来邮件内容、转账留言、红包备注等当然，所述文本信息也可以包括账号之间的备注信息，比如：通讯录中备注名称等，本申请对此不作特殊限制。通常而言，服务端可以获取到所述第一账号与所述第二账号交互过程中的多条文本信息。

步骤102，根据所述文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

基于前述步骤101，服务端在获取到所述第一账号与所述第二账号交互过程中的文本信息之后，可以根据所述文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系，也就是所述第一用户与所述第二用户之间的人物关系。其中，所述关联关系可以包括多种关系类型，比如：夫妻账号、父母账号、子女账号、朋友账号等，相应的，所述人物关系也可以包括多种关系类型，比如：夫妻关系、父母关系、子女关关系、朋友关系等。

步骤103，根据所述关联关系处理相关业务。

基于前述步骤102，在确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系之后，可以根据所述关联关系处理相关业务，比如：推荐贷款业务中的担保人、推送借款请求、对家庭成员进行联合授信、营销推荐以及催收账款等多种业务。

请参考图2，该实施例在前述图1所示的实施例的基础上，所述根据文本信息确定第一账号与第二账号之间的关联关系可以包括以下步骤：

步骤201，针对每条文本信息，构建所述文本信息的文本关系向量。

在本实施例中，服务端针对获取到的每条文本信息，可以分别构建所述文本信息的文本关系向量，请参考图3，构建所述文本关系向量可以包括以下步骤：

步骤2011，对原始文本信息进行归一化处理，得到第一文本信息。

在本实施例中，可以先对服务端获取到的文本信息进行归一化处理，以过滤掉所述文本信息中的噪音。为便于描述，可以将服务端获取到的所述文本信息称为原始文本信息，将进行归一化处理后得到的文本信息称为第一文本信息。

在本实施例中，所述归一化处理可以包括：将繁体字转换为简体字，将大写字母转换为小写字母、将半角符号转换为全角符号等。通过所述归一化处理，可以过滤掉所述原始文本信息中的噪声，以便于后续处理。

步骤2012，根据同义词算法替换所述第一文本信息中的同义词，得到第二文本信息。

基于前述步骤2011，在得到所述第一文本信息之后，可以根据相关技术中提供的同义词算法替换所述第一文本信息中的同义词，为便于描述，可以将进行同义词替换后得到的文本信息称为第二文本信息。

在本实施例中，所述同义词算法可以包括：基于单汉字的字面相似度算法、基于语义的词素相似度识别算法等，本申请对此不作特殊限制。基于上述同义词算法替换，可以将所述第一文本信息中的相关同义词均替换为统一的词汇。

举例来说，假设，某第一文本信息中包括有“媳妇”，则根据所述同义词算法，可以将“媳妇”替换为其同义词“妻子”。又假设，另一第一文本信息中包括有“老婆”，则根据所述同义词算法，可以将“老婆”替换为其同义词“妻子”。

步骤2013，对所述第二文本信息进行分词处理。

基于前述步骤2012，在得到同义词替换后的第二文本信息后，在本步骤中，可以对所述第二文本信息进行分词处理，比如：可以采用基于字符串匹配的分词方法对所述第二文本信息进行分词处理，也可以采用基于理解的分词方法对所述第二文本信息进行分词处理，还可以采用基于统计的分词方法对所述第二文本信息进行分词处理等，本申请对此不作特殊限制。

步骤2014，基于预设的关系库和分词结果构建所述第二文本信息的文本关系向量作为所述文本信息的文本关系向量。

在本实施例中，所述关系库可以由开发人员进行设置或调整。所述关系库中包括有多种类型的关联关系以及每种关联关系对应的词汇，其中，一种关联关系通常对应有多个词汇。举例来说，关系类型“夫妻账号”可以对应词汇“丈夫”、“妻子”等词汇，关系类型“父母账号”可以对应词汇“爸爸”、“妈妈”等词汇。

在本实施例中，可以基于所述关系库和前述步骤2013的分词结果构建所述第二文本信息的文本关系向量。

在一个例子中，可以先构建所述关系库的关系库向量，所述关系库向量中包括的元素数量等于所述关系库中关系类型的数量，其中，所述关系库向量中每个元素对应所述关联库中的一种关系类型。假设，所述关系库中包括有m种关系类型，则所述关系库的关系库向量可以表示为D，D＝{D₁，D₂，…，D_m}，其中，元素D_i表示所述关系库中第i种关系类型，m为大于等于1的自然数，i为大于等于1且小于等于m的自然数。又假设，对某第二文本信息进行分词后得到k个词，则可以将所述第二文本信息表示为W，W＝{w₁，w₂，…，w_k}，其中，k为大于等于1的自然数，w_i表示分词后所述第二文本信息中第i个词，i为大于等于1且小于等于k的自然数。在本步骤中，可以将所述关系库向量中每个元素的初始值置为0，然后依次判断所述第二文本信息中的每个词w_i是否能够匹配所述关系库中关系类型对应的词汇，如果匹配，则可以将所述关系库向量中与该关系类型对应元素的值更新为1，如果不匹配，则可以继续判断所述第二文本信息中的下一个词w_i+1，直至遍历所述第二文本信息中的每个词，得到更新后的关系库向量，然后，可以将更新后的关系库向量进行归一化处理，并将归一化处理后的关系库向量作为所述第二文本信息的文本关系向量，比如：可以将更新后的关系库向量中的每个元素除以所有元素和以进行归一化处理。

值得注意的是，所述文本关系向量中每个元素的值为0或者1，也就是说，在更新所述关系库向量的过程中，如果某关系类型对应的元素值已经为1，则当所述第二文本信息中还存在其他匹配所述关系类型对应的词汇时，不再更新所述关系类型对应的元素。

举例来说，假设所述关系库中包括有两种类型的关联关系：“夫妻账号”和“父母账号”，其中，关系类型“夫妻账号”对应有两个词汇：“丈夫”和“妻子”，关系类型“父母账号”也对应有两个词汇：“爸爸”和“妈妈”，则所述关系库的关系库向量为D，D＝{D₁，D₂}，其中，D₁对应关系类型“夫妻账号”，D₂对应关系类型“父母账号”，D₁和D₂的初始值为0。又假设，某分词后的某第二文本信息中包括有三个词，分别为“丈夫”、“爱”以及“妻子”。在本步骤中，可以确定所述第二文本信息中的“丈夫”匹配所述关系库中的关系类型“夫妻账号”对应的词汇“丈夫”，进而可以将所述关系库向量中元素D₁的值更新为1，然后确定所述第二文本信息中的“爱”不匹配所述关系库中任一关系类型对应的词汇，继续确定所述第二文本信息中的“妻子”匹配所述关系库中的关系类型“夫妻账号”对应的词汇“妻子”，然而，此时所述关系库向量中关系类型“夫妻账号”对应的元素D₁的值已经为1，因此，不再更新元素D₁的值。至此，可以得到更新后的关系库向量D＝{1，0}，对所述更新后的关系库向量进行归一化处理，可以得到所述第二文本信息的文本关系向量{1，0}。在本实施例中，可以采用向量V表示所述第二文本信息的文本关系向量，则V＝{1，0}。

在本实施例中，采用前述步骤2011至步骤2014提供的方案可以构建出所述第一账号与所述第二账号交互过程中的每条文本信息的文本关系向量。

步骤202，根据所有文本信息的文本关系向量，计算所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量。

基于前述步骤201，在构建每一文本信息的文本关系向量后，在本步骤中，可以根据所有文本信息的文本关系向量，计算所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量。在一个例子中，可以计算所有文本信息的文本关系向量的和，作为所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量。在另一个例子中，也可以计算所有文本信息的文本关系向量的均值，作为所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量，本申请对此不作特殊限制。

步骤203，根据预设的关系约束规则过滤所述账号关系向量中的干扰元素。

基于前述步骤202，在计算得到所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量之后，在本步骤中，可以过滤所述账号关系向量中的干扰元素。

在本实施例中，所述关系约束规则可以由开发人员进行设置或调整，所述关系约束规则用来表示某关联关系类型的约束条件。举例来说，关系类型“夫妻账号”的关系约束规则可以包括：性别相同，关系类型“父母账号”的关系约束规则可以包括：年龄相差不到18岁等。

在本步骤中，可以先获取所述第一账号的第一账号信息和所述第二账号的第二账号信息。其中，所述第一账号信息和所述第二账号信息可以为第一用户和第二用户在注册时提交的注册信息，所述注册信息中通常包括：用户年龄、用户性别、用户籍贯等。

在本步骤中，可以根据获取到的所述第一账号信息和所述第二账号信息判断所述第一账号与所述第二账号是否命中所述关系约束规则。举例来说，假设所述第一账号信息和所述第二账号信息中的性别均为男性，则命中关系类型“夫妻账号”的关系约束规则，即所述第一账号与所述第二账号的关联关系不能为“夫妻账号”。

在本步骤中，当所述第一账号与所述第二账号命中所述关系约束规则时，可以过滤其账号关系向量中所述关系约束规则约束的关系类型对应的干扰元素，比如：可以将所述干扰元素的值修改为0等。举例来说，假设所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量中包括有3个元素，各元素分别对应关系类型：“夫妻账号”、“父母账号”以及“朋友账号”，如果所述第一账号信息和所述第二账号信息中的性别均为男性，则可以将所述账号关系向量中对应“夫妻账号”的元素的值修改为0。

可选的，在本申请另一个例子中，在本步骤中，也可以先确定所述账号关系向量中元素值不是0的元素对应的关系类型，然后根据所述第一账号信息和所述第二账号信息判断是否命中所述关系类型的关系约束规则，如果命中，则可以将该元素的值修改为0，本申请对此不作特殊限制。

步骤204，根据过滤后的账号关系向量确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

基于前述步骤203，在过滤掉所述账号关系向量中的干扰元素后，可以在过滤后的账号关系向量中确定满足预设条件的目标元素，并将所述目标元素对应的关系类型确定为所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

在本实施例中，所述预设条件可以由开发人员或者使用者进行设置，通常而言，在过滤后的所述账号关系向量中，元素值越大，表示该元素对应的关系类型在第一账号与第二账号进行文本交互过程中出现的频率越高，该元素对应的关系类型是所述第一账号与所述第二账号的真实关联关系的概率越大。

因此，在本步骤中，当输出所述第一账号与所述第二账号之间的确定关联关系时，所述预设条件可以为元素值最大，所述目标元素为所述账号关系向量中元素值最大的元素，所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系为所述账号关系向量中元素值最大的元素对应的关系类型。举例来说，假设所述账号关系向量中包括有三个元素，各元素值分别为：1.5、1以及0，其中，元素值为1.5的元素对应的关系类型为“夫妻账号”，元素值为1的元素对应的关系类型为“朋友关系”，元素值为0的元素对应的关系类型为“父母关系”，则可以确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系为“夫妻账号”。

在本步骤中，当输出所述第一账号与所述第二账号之间的模糊关联关系时，所述预设条件可以为按照元素值从高到低的顺序排列在前N位。举例来说，仍假设所述账号关系向量中包括有三个元素，各元素值分别为：1.5、1以及0，其中，元素值为1.5的元素对应的关系类型为“夫妻账号”，元素值为1的元素对应的关系类型为“朋友关系”，N的取值为2，则可以确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系可能为“夫妻账号”，也可能为“朋友账号”。可选的，还可以输出各关联关系的概率，比如：所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系为“夫妻账号”的概率为60％，为“朋友账号”的概率为40％等，本申请对此不作特殊限制。

与前述业务处理方法的实施例相对应，本申请还提供了业务处理装置的实施例。

本申请业务处理装置的实施例可以应用在服务端上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在服务端的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图4所示，为本申请业务处理装置所在服务端的一种硬件结构图，除了图4所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的服务端通常根据该服务端的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

请参考图5，所述业务处理装置400可以应用在图4所示的服务端中，包括有：文本获取单元401、关系确定单元402以及业务处理单元403。其中，所述关系确定单元402还可以包括：向量构建子单元4021、向量计算子单元4022、干扰过滤子单元4023以及关系确定子单元4024。

其中，所述文本获取单元401，获取第一账号与第二账号交互过程中的文本信息；

所述关系确定单元402，根据所述文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系；

所述业务处理单元403，根据所述关联关系处理相关业务。

所述向量构建子单元4021，针对每条文本信息，构建所述文本信息的文本关系向量；

所述向量计算子单元4022，根据所有文本信息的文本关系向量，计算所述第一账号与所述第二账号之间的账号关系向量；

所述干扰过滤子单元4023，根据预设的关系约束规则过滤所述账号关系向量中的干扰元素；

所述关系确定子单元4024，根据过滤后的账号关系向量确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

可选的，所述向量构建子单元4021，对原始文本信息进行归一化处理，得到第一文本信息，根据同义词算法替换所述第一文本信息中的同义词，得到第二文本信息，对所述第二文本信息进行分词处理，基于预设的关系库和分词结果构建所述第二文本信息的文本关系向量作为所述文本信息的文本关系向量，其中，所述文本关系向量中各元素与所述关系库中各关系类型相对应。

可选的，所述干扰过滤子单元4023，获取所述第一账号的第一账号信息与所述第二账号的第二账号信息，根据所述第一账号信息和所述第二账号信息判断所述第一账号与所述第二账号是否命中所述关系约束规则，当命中所述关系约束规则时，过滤所述账号关系向量中所述关系约束规则约束的关系类型对应的干扰元素。

可选的，所述关系确定子单元4024，确定过滤后的账号关系向量中满足预设条件的目标元素，将所述目标元素对应的关系类型确定为所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims

1.一种业务处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一账号与第二账号交互过程中的文本信息；

根据所述关联关系处理相关业务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本信息确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系，包括：

针对每条文本信息，构建所述文本信息的文本关系向量；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建所述文本信息的文本关系向量，包括：

对原始文本信息进行归一化处理，得到第一文本信息；

对所述第二文本信息进行分词处理；

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设的关系约束规则过滤所述账号关系向量中的干扰元素，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据过滤后的账号关系向量确定所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系，包括：

确定过滤后的账号关系向量中满足预设条件的目标元素；

6.一种业务处理装置，其特征在于，所述装置包括：

业务处理单元，根据所述关联关系处理相关业务。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述关系确定单元，包括：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述向量构建子单元，对原始文本信息进行归一化处理，得到第一文本信息，根据同义词算法替换所述第一文本信息中的同义词，得到第二文本信息，对所述第二文本信息进行分词处理，基于预设的关系库和分词结果构建所述第二文本信息的文本关系向量作为所述文本信息的文本关系向量，其中，所述文本关系向量中各元素与所述关系库中各关系类型相对应。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述干扰过滤子单元，获取所述第一账号的第一账号信息与所述第二账号的第二账号信息，根据所述第一账号信息和所述第二账号信息判断所述第一账号与所述第二账号是否命中所述关系约束规则，当命中所述关系约束规则时，过滤所述账号关系向量中所述关系约束规则约束的关系类型对应的干扰元素。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述关系确定子单元，确定过滤后的账号关系向量中满足预设条件的目标元素，将所述目标元素对应的关系类型确定为所述第一账号与所述第二账号之间的关联关系。